利用一种有监督模糊ART人工神经网络进行测井岩性识别

摘要：

探讨了一种将有监督学习机制融合到模糊ART神经网络当中,并通过引入警戒线参数的学习机制,从而构建了一种新的有监督模糊ART网络模型.该网络的警戒线参数具有自适应确定的能力.同时,结合大庆外围油田火山碎屑岩井段测井取心数据,用该网络实现了测井岩性分类当中.结果表明,该网络具有较好的容错性,对于较离散的点集有较好的聚类效果.

关键词： 神经网络 岩性分类 岩性识别 网络模型 火山碎屑岩 测井取心数据

作者: 罗伟平 范晓敏 陈军

作者单位: 吉林大学 地球探测科学与技术学院,长春 130026

会议类型: 国内会议

会议名称: 吉林省地球物理学会2008年学术交流会

会议地点: 长春

会议语种:中文

页码: 137-139

在线出版日期: 2008-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）